matlab实现EMD降噪+信号傅里叶变换

可以对以下情况进行帮助 1、利用MATLAB的声音频谱分析。 2、MATLAB降噪 3、MATLAB合成音乐并加谐波

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

语音是人类交换信息的有效渠道之一，也是我们日常生活交流的主要形式。 语音与当今科学技术的快速发展息息相关，特别是计算机中的语音交互技术，通 过对语音信号进行采集和处理，实现人与人之间有效信息的传输、获取以及存储。 基于 MATALAB 的语音信号去噪设计，对噪声信号进行有效地滤除，将降噪后的语音信号与原始 信号在时域和频域进行对比分析，计算出信噪比，并在 MATLAB 中设计 GUI 仿 真界面进行展示.

FCS耳机采用了自主研发的 TSFS （ True Sound Field Situation ）全景声真实环境 声音处理技术。用户佩戴以后，能有效增强对现场的声音环境态势的听觉判断， 如某些常见的声音特征，进行增强、强化或衰减处理（脚步、枪声、爆炸声）， 经过多方面检测和实战检验，能够让用户获得更敏锐更快速的战术响应。FCS耳机 具有良好的兼容性通过，PTT配合不同接口，可适配各类电台使用。 特点： 1. 通过主动抗噪设计，保护用户听觉避免受损和伤害，提升恶劣噪声环境下用 户听觉的舒适感。 2. 通信功能，基于主动抗噪设计的优势，能够提供来自各通信系统清晰的通信 声音聆听、拾取效果。 3. 具有复杂环境声音智能过滤功能，能够智能地自动选择让正常的环境声音进 入用户的听觉系统。避免因为主动抗噪系统、造成任何听觉上的阻塞情况，并且 由于对声音的增强作用，可提升战士在任何战术环境下的警惕性和反应。 4. 多模式切换功能，根据用户环境不同可以选择相应的应对模式。 5. 作为通信产品的附件之一，在电路设计上，深入考虑EMI、EMC的相关行业电 磁兼容标准，可有效避免电磁干扰。 6. 采用各类低功耗的元器件搭配设计，超低的功耗，用户可长时间使用。

近期在研究webrtc代码，把WebRTC的噪声抑制模块提取出来，也做了一些细节优化，目前可以支持8k、16k采样率的pcm数据，实际测试效果还是挺不错的，大家可以测试下效果；

基于人耳识别听觉系统基础的梅尔频谱倒谱系数（MFCC），本次设计采用经过小波包阈值降噪处理的音频文件，提取出其相应的MFCC特征矩阵，以便做接下来的分析！

利用webRTC对语音进行处理，实现VAD和降噪处理 使用方法 语音处理代码文档 环境：vs2015 python3 文件： wav2pcm.py 将wav文件转换成pcm格式 pcm2wav.py 将pcm格式转换成wav格式

短时FFT降噪的论文（英文）与matlab仿真程序

为改善辐射图像质量，提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征，在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程；同时，采取NSHP（non-symmetrichalfplane）模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明，该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声，和传统滤波方法相比，更好地保持了图像的细节信息，体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。